前言

本文介绍了构建支持iOS的tensorflow静态库。

从Pod中引入tensorflow库

tensorflow对 python 和 Android 的支持较好，但是在 iOS 项目中使用比较麻烦。

cocoapods 中在 TensorFlow-experimental 提供了一个tensorflow_experimental.framework，当前版本为1.1.1。

TensorFlow-experimental在 cocoapods 中的最新release时间为May, 2017（2018-03-20查看）。

通过 Pod 可以快速引入 tensorflow 库。

1	$ pod 'TensorFlow-experimental'

从source中build支持iOS的tensorflow库

但是在最新的版本（version 1.1.1）中，有一个bug导致如下错误：

1	Could not create TensorFlow Graph: Not found: Op type not registered 'DecodeWav'.

原因是由于在 tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/contrib/makefile/tf_op_files.txt 中缺少了 tensorflow/core/ops/audio_ops.cc。

bug详细可见here。

这个 bug 在 2018-02 被修复，所以在当前最新的 tensorflow_experimental.framework 依然存在。

所以需要手动从 tensorflow 源码中编译静态库。

tensorflow 文档中提到：

if you are building for iOS, you currently need to use the Makefile.

Before you start

从 Github 中 clone tensorflow.

1	$ git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git

下载所有的编译依赖，官方提供了脚本，只需要运行就行。

1 2	$ cd tensorflow $ tensorflow/contrib/makefile/download_dependencies.sh

脚本运行结束后，所有的依赖库会被下载到 tensorflow/contrib/makefile/downloads/ 文件夹下面。

Building on Mac

需要Xcode 7.3及之上的版本，安装command-line tools

1	$ xcode-select --install

如果是第一安装command-line tools，需要先运行一次 XCode 并同意license。

安装Homebrew，具体方法在 Homebrew 官网中，这里不详细描述。
安装 automake 和 libtool

1 2	$ brew install automake $ brew install libtool

下载tensorflow_inception_graph

这个对于编译静态库不是必须的，tensorflow_inception_graph用来测试。

$ mkdir -p ~/graphs
$ curl -o ~/graphs/inception.zip \
    https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/models/inception5h.zip \
    && unzip ~/graphs/inception.zip -d ~/graphs/inception

快速编译

所有准备做好后就可以编译了，执行以下命令：

1	$ tensorflow/contrib/makefile/build_all_ios.sh

这个时间可能需要较久的时间，编译完成后会生成一个包括 iOS 平台所有架构的静态库(i386sim, x86_64sim, armv7, armv7s and arm64)。

当然，如果需要某一个架构的库，比如只需要arm64架构的静态库，可以执行以下代码。

1	$ tensorflow/contrib/makefile/build_all_ios.sh -a arm64

如果之前已经编辑过所有架构的静态库，那么就没有必要重新编译，只需要添加-T来修改已有的文件，这只需要话费几秒时间生成新的静态库。

1	$ tensorflow/contrib/makefile/build_all_ios.sh -a arm64 -T

编译结束后，在 tensorflow/contrib/makefile/gen/lib/ 中生成一个静态库 libtensorflow-core.a。

创建自己的App

配置Xcode是一个坑，花了一天的时间才爬过这个坑，配置出错会一直link失败。

Xcdoe 项目里面需要设置非常多的配置，按照以下步骤一步一步来。

添加库

静态库有4个：

tensorflow/contrib/makefile/gen/lib/libtensorflow-core.a
tensorflow/contrib/makefile/gen/protobuf_ios/lib/libprotobuf.a
tensorflow/contrib/makefile/gen/protobuf_ios/lib/libprotobuf-lite.a
tensorflow/contrib/makefile/downloads/nsync/builds/lipo.ios.c++11/nsync.a

系统动态库有1个：

Accelerate.framework

库需要通过 TARGET -> Linked Frameworks and Libraries 添加。

添加 Library Search Paths

在 PROJECT -> Build Settings -> Search Paths -> Library Search Paths 中添加静态库的路径。

1
2
3

tensorflow/contrib/makefile/gen/lib
tensorflow/contrib/makefile/gen/protobuf_ios/lib
tensorflow/contrib/makefile/downloads/nsync/builds/lipo.ios.c++11

Tips:
要注意必须是相对路径，可以直接用拖文件夹的方式加入。

添加头文件路径

在 PROJECT -> Build Settings -> Search Paths -> Header Search Paths 中添加头文件路径。

the root folder of tensorflow,
tensorflow/contrib/makefile/downloads/nsync/public
tensorflow/contrib/makefile/downloads/protobuf/src
tensorflow/contrib/makefile/downloads,
tensorflow/contrib/makefile/downloads/eigen, and
tensorflow/contrib/makefile/gen/proto.

C++支持

在 PROJECT -> Build Settings -> C++ Language Dialect 中选择 GNU++11 或 GNU++14 。

在 PROJECT -> Build Settings -> C++ Standard Library 中选择 libc++ 。

Bitcode

tensorflow 库不支持 bitcode ，所以要把 PROJECT -> Build Settings -> Build Options -> Enable Bitcode 设置为 NO 。

Building the TensorFlow iOS libraries from source

前言